Spring aware接口的作用是什么
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2022-08-24
浅谈Java锁的膨胀过程以及一致性哈希对锁膨胀的影响
目录1、锁优化1.1、锁消除1.2、锁粗化1.3、自旋锁1.4、自适应自旋锁1.5、锁膨胀2、锁膨胀实战2.1、jol工具2.2、锁膨胀测试代码2.3、输出分析2.4、锁释放3、一致性哈希对锁膨胀的影响4、锁性能测试
1、锁优化
在JDK6之前,通过synchronized来实现同步效率是很低的,被synchronized包裹的代码块经过javac编译后,会在代码块前后加上monitorenter和monitorexit字节码指令,被synchronized修饰的方法则会被加上ACC_SYNCHRONIZED标识,不论是在字节码中如何表示,作用和功能都是一样的,线程要想执行同步代码块或同步方法,首先需要竞争锁。
synchronized保证了任意时刻最多只有一个线程可以竞争到锁,那么竞争不到锁的的线程该如何处理呢?
在JDK6之前,Java直接通过OS级别的互斥量(Mutex)来实现同步,获取不到锁的线程被阻塞挂起,直到持有锁的线程释放锁后再将其唤醒,这需要OS频繁的将线程从用户态切换到核心态,这个切换过程开销是很大的,OS需要暂停原线程并保存数据,唤醒新线程并恢复数据,因此synchronized也被称为“重量级锁”。
也正是由于性能原因,开发者慢慢摈弃了synchronized,投入ReentrantLock的怀抱。
官方意识到这个问题以后,便将“高效并发”作为JtBMcRDK6的一个重要改进项目,经过开发团队的重重优化,如今synchronized的性能已经和ReentrantLock保持在一个数量级了,虽然还是慢一丢丢,但是官方表示未来synchronized仍然有优化的余地。
1.1、锁消除
设计一个类时,考虑到存在并发安全问题,往往会对代码块上锁。但是有时候这个被设计为“线程安全”的类在使用时压根就不存在多线程竞争,那么还有什么理由加锁呢?
锁消除优化得益于逃逸分析技术的成熟,即时编译器在运行时会对代码进行扫描,会对不存在共享数据竞争的锁消除。例如:在方法中(栈内存线程私有)实例化一个线程安全的类,该实例既没有传递给其他方法,又没有作为对象返回出去(没有发生逃逸),那么JVM就会对进行锁消除。
如下代码,尽管StringBuffer的append()是被synchronized修饰的,但是不存在线程竞争,锁会消除。
public String method(){
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("1");//append()是被synchronized修饰的
sb.append("2");
return sb.toString();
}
1.2、锁粗化
由于锁的竞争和释放开销比较大,如果代码中对锁进行了频繁的竞争和释放,那么JVM会进行优化,将锁的范围适当扩大。
如下代码,在循环内使用synchronized,JVM锁粗化后,会将锁范围扩大到循环外。
public void method(){
for (int i= 0; i < 100; i++) {
synchronized (this){
...
}
}
}
1.3、自旋锁
当有多个线程在竞争同一把锁时,竞争失败的线程如何处理?
两种情况:
将线程挂起,锁释放后再将其唤醒。线程不挂起,进行自旋,直到竞争成功。
如果锁竞争非常激烈,且短时间得不到释放,那么将线程挂起效率会更高,因为竞争失败的线程不断自旋会造成CPU空转,浪费性能。
如果锁竞争并不激烈,且锁会很快得到释放,那么自旋效率会更高。因为将线程挂起和唤醒是一个开销很大的操作。
自旋锁的优化是针对“锁竞争不激烈,且会很快释放”的场景,避免了OS频繁挂起和唤醒线程。
1.4、自适应自旋锁
当线程竞争锁失败时,自旋和挂起哪一种更高效?
当线程竞争锁失败时,会自旋10次,如果仍然竞争不到锁,说明锁竞争比较激烈,继续自旋会浪费性能,JVM就会将线程挂起。
在JDK6之前,自旋的次数通过JVM参数-XX:PreBlockSpin设置,但是开发者往往不知道该设置多少比较合适,于是在JDK6中,对其进行了优化,加入了“自适应自旋锁”。
自适应自旋锁的大致原理:线程如果自旋成功了,那么下次自旋的最大次数会增加,因为JVM认为既然上次成功了,那么这一次也很大概率会成功。反之,如果很少会自旋成功,那么下次会减少自旋的次数甚至不自旋,避免CPU空转。
1.5、锁膨胀
除了上述几种优化外,JDK6加入了新型的锁机制,不直接采用OS级的“重量级锁”,锁类型分为:偏向锁、轻量级锁、重量级锁。随着锁竞争的激烈程度不断膨胀,大大提升了竞争不太激烈的同步性能。
“synchronized锁的是对象,而非代码!”
每一个Java对象,在JVM中是存在对象头(Object Header)的,对象头中又分Mark Word和Klass Pointer,其中Mark Word就保存了对象的锁状态信息,其结构如下图所示:
无锁:初始状态一个对象被实例化后,如果还没有被任何线程竞争锁,那么它就为无锁状态(01)。
偏向锁:单线程竞争当线程A第一次竞争到锁时,通过CAS操作修改Mark Word中的偏向线程ID、偏向模式。如果不存在其他线程竞争,那么持有偏向锁的线程将永远不需要进行同步。
轻量级锁:多线程竞争,但是任意时刻最多只有一个线程竞争如果线程B再去竞争锁,发现偏向线程ID不是自己,那么偏向模式就会立刻不可用。即使两个线程不存在竞争关系(线程A已经释放,线程B再去获取),也会升级为轻量级锁(00)。
重量级锁:同一时刻多线程竞争一旦轻量级锁CAS修改失败,说明存在多线程同时竞争锁,轻量级锁就不适用了,必须膨胀为重量级锁(10)。此时Mark Word存储的就是指向重量级锁(互斥量)的指针,后面等待锁的线程必须进入阻塞状态。
2、锁膨胀实战
说了这么多,理论终归是理论,不如实战一把来的直接。
通过编写一些多线程竞争代码,以及打印对象的头信息,来分析哪些情况下锁会膨胀,以及膨胀成哪种类型的锁。
2.1、jol工具
openjdk提供了jol工具,可以打印对象的内存布局信息,依赖如下:
<tBMcR;groupId>org.openjdk.jol
2.2、锁膨胀测试代码
程序启动时先sleep5秒是为了等待偏向锁系统启动。
编写一段锁逐步膨胀的测试代码,如下所示:
public class LockTest {
static class Lock{}
public static void main(String[] args) {
sleep(5000);
Lock lock = new Lock();
System.err.println("无锁");
print(lock);
synchronized (lock) {
//main线程首次竞争锁,可偏向
System.err.println("偏向锁");
print(lock);
}
new Thread(()->{
synchronized (lock){
//线程A来竞争,偏向线程ID不是自己,升级为:轻量级锁
System.err.println("轻量级锁");
print(lock);
}
},"Thread-A").start();
sleep(2000);
new Thread(()->{
synchronized (lock){
sleep(1000);
}
},"Thread-B").start();
//确保线程B启动并获得锁,sleep 100毫秒
sleep(100);
synchronized (lock){
//main线程竞争时,线程B还未释放,多线程同时竞争,升级为:重量级锁
System.err.println("重量级锁");
print(lock);
}
}
static void print(Object o){
System.err.println("==========对象信息开始...==========");
System.out.println(ClassLayout.parseInstance(o).toPrintable());
//jol异步输出,防止打印重叠,sleep1秒
sleep(1000);
System.err.println("==========对象信息结束...==========");
}
static void sleep(long l){
try {
Thread.sleep(l);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
2.3、输出分析
运行后分析一下控制台输出信息,这里贴上截图并写上注释:
无锁
偏向锁
轻量级锁
重量级锁
以上,就是JVM中锁逐步膨胀的过程,另外:锁不支持回退撤销。
2.4、锁释放
偏向锁是不会主动释放的,只要没有其他线程竞争,会永远偏向持有锁的线程,这样在以后的执行中,都不用再进行同步处理了,节省了同步开销。
public static void main(String[] args) {
sleep(5000);
Lock lock = new Lock();
synchronized (lock){
System.err.println("Main线程首次竞争锁");
print(lock);
}
System.out.println();
sleep(1000);
System.err.println("同步代码块退出以后");
print(lock);
}
轻量级和重量级锁均会主动释放,这里只贴出轻量级锁。
public static void main(String[] args) {
sleep(5000);
Lock lock = new Lock();
synchronized (lock){
//偏向锁
}
new Thread(()->{
synchronized (lock){
System.err.println("轻量级锁");
print(lock);
}
},"Thread-A").start();
sleep(5000);
System.err.println("\n线程A释放锁后");
print(lock);
}
重量级锁类似,这里就不贴测试结果了。
3、一致性哈希对锁膨胀的影响
一个对象如果计算过哈希码,就应该一直保持该值不变(强烈推荐但不强制,因为用户可以重载hashCode()方法按自己的意愿返回哈希码)。
在Java中,如果类没有重写hashCode(),那么会自动继承自Object::hashCode(),Object::hashCode()就是一致性哈希,只要计算过一次,就会将哈希码写入到对象头中,且永远不会改变。
和具体的哈希算法有关,JVM里有五种哈希算法,通过参数-XX:hashCode=[0|1|2|3|4]指定。
只要对象计算过一致性哈希,偏向模式就置为0了,也就意味着该对象锁不能再偏向了,最低也会膨胀会轻量级锁。如果对象锁处于偏向模式时遇到计算一致性哈希请求,那么会跳过轻量级锁模式,直接膨胀为重量级锁。
锁膨胀为轻量级或重量级锁后,Mark Word中保存的分别是线程栈帧里的锁记录指针和重量级锁指针,已经没有位置再保存哈希码,GC年龄了,那么这些信息被移动到哪里去了呢?
升级为轻量级锁时,JVM会在当前线程的栈帧中创建一个锁记录(Lock Record)空间,用于存储锁对象的Mark Word拷贝,哈希码和GC年龄自然保存在此,释放锁后会将这些信息写回到对象头。
升级为重量级锁后,Mark Word保存的重量级锁指针,代表重量级锁的ObjectMonitor类里有字段记录无锁状态下的Mark Word,锁释放后也会将信息写回到对象头。
代码实战,跳过偏向锁,直接膨胀轻量级锁
public static void main(String[] args) {
sleep(5000);
Lock lock = new Lock();
//没有重写,一致性哈希,重写后无效
lock.hashCode();
synchronized (lock){
System.err.println("本应是偏向锁,但是由于计算过一致性哈希,会直接膨胀为轻量级锁");
print(lock);
}
}
偏向锁过程中遇到一致性哈希计算请求,立马撤销偏向模式,膨胀为重量级锁
public static void main(String[] args) {
sleep(5000);
Lock lock = new Lock();
synchronized (lock){
//没有重写,一致性哈希,重写后无效
lock.hashCode();
System.err.println("偏向锁过程中遇到一致性哈希计算请求,立马撤销偏向模式,膨胀为重量级锁");
print(lock);
}
}
4、锁性能测试
这里只做了一个简单的测试,实际应用环境比测试环境要复杂的多。
单线程下,各类型锁性能测试:
public class PerformanceTest {
final static int TEST_COUNT = 100000000;
static class Lock{}
public static void main(String[] args) {
sleep(5000);
System.err.println("各类型锁性能测试");
Lock lock = new Lock();
long start;
long end;
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) {
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("无锁:" + (end - start));
//偏向锁
biasedLock(lock);
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) {
synchronized (lock) {}
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("偏向锁耗时:" + (end - start));
//轻量级锁
lightweightLock(lock);
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) {
synchronized (lock) {}
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("轻量级锁耗时:" + (end - start));
//重量级锁
weightLock(lock);
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) {
synchronized (lock) {}
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("重量级锁耗时:" + (end - start));
}
static void biasedLock(Object o){
synchronized (o){}
}
//将锁升级为轻量级
static void lightweightLock(Object o){
biasedLock(o);
Thread thread = new Thread(() -> {
synchronized (o) {}
});
thread.start();
try {
thread.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
//将锁升级为重量级
static void weightLock(Object o){
lightweightLock(o);
Thread t1 = new Thread(() -> {
synchronized (o){
sleep(1000);
}
});
Thread t2 = new Thread(() -> {
synchronized (o){
sleep(1000);
}
});
t1.start();
t2.start();
try {
t1.join();
t2.join();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
static void sleep(long l){
try {
Thread.sleep(l);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
各类型锁性能测试无锁:6偏向锁耗时:252轻量级锁耗时:2698重量级锁耗时:1471
由于是单线程,不涉及锁竞争,重量级锁反而比轻量级锁更快,因为不需要OS对线程进行额外的调度,线程无需挂起和唤醒,而且不用拷贝Mark Word。
在多线程竞争环境下,重量级锁性能下降是毋庸置疑的,如下测试:
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
System.err.println("多线程测试");
Lock lock = new Lock();
long start;
long end;
//轻量级锁
lightweightLock(lock);
start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < TEST_COUNT; i++) {
synchronized (lock) {}
}
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("轻量级锁耗时:" + (end - start));
//重量级锁
weightLock(lock);
Thread t1 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < TEST_COUNT / 2; i++) {
synchronized (lock) {}
}
});
Thread t2 = new Thread(() -> {
for (int i = 0; i < TEST_COUNT / 2; i++) {
synchronized (lock) {}
}
});
t1.start();
t2.start();
start = System.currentTimeMillis();
t1.join();
t2.join();
end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("重量级锁耗时:" + (end - start));
}
多线程测试轻量级锁耗时:2581重量级锁耗时:4460
实际的应用环境远比测试环境复杂的多,锁性能和线程竞争的激烈程度、锁占用的时间也有很大关系,测试结果仅供参考。
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